From Policy to Practice: Barriers in Social Prescribing between the UK and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Social prescribing is an emerging model of care that connects individuals to non-clinical supports to address social determinants of health. While the concept originated and is more widely integrated in the United Kingdom, interest in social prescribing is growing in Canada. As both countries continue to explore and expand social prescribing efforts, there is a need to synthesize evidence on how initiatives are structured, implemented, and evaluated across these two contexts. This systematic review aims to identify, compare, and analyze existing literature on social prescribing initiatives in Canada and the United Kingdom. The review will highlight key similarities, differences, strengths, and gaps in each country’s approach to social prescribing. It will be conducted in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. A comprehensive search will be conducted with a 25-year date limit but no restrictions on language. Databases to be searched include PubMed, Web of Science, Ovid Medline and Scopus, alongside grey literature sources such as Google Scholar, relevant government and organizational websites, and reports from social prescribing networks in both countries. Additionally, we contacted the Canadian Institute for Social Prescribing (CISP) to identify supplementary resources and relevant gray literature. The primary reviewer will conduct screening, full-text assessment, and data extraction, with verification and support provided by a second reviewer (the project supervisor). Findings will be analyzed both thematically and descriptively, and results will be presented in both tabular and narrative form to inform future policy, practice, and research directions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,071 | 0,239 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,012 |
| Communication savante | 0,019 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».